"K-means clustering (K-평균 군집분석)"의 검색결과 입니다.

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머신러닝 k-평균 알고리즘 k means clustering 군집분석 사례 r studio 새로운생명체

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"K-means clustering (K-평균 군집분석)" 검색결과 41-60 / 79건

경희대 새로운생명체 인공지능 기말고사 정리, 기출문제

(Linear Regression)가) 주식 가격 예측, 주택 가격 예측, 날씨 예측, 원유 가격 예측 등나. 비지도학습 - 클러스터링(Clustering): K-means, 가우스 혼합 ... → 클러스터-데이터 또는 클러스터-클러스터 거리로 계산3) 모든 데이터가 클러스터에 포함되면 학습이 종료다. 계층적 클러스터링의 특징1) 클러스터링 사전에 클러스터의 수인 K를 설정 ... ) P3를 중심으로 하는 클러스터에 다른 클러스터의 중심점인 P가 포함되므로 두 클러스터를 하나로 병합라. 밀도 기반 클러스터링의 특징1) K Means와 같이 클러스터의 수를 정

시험자료 | 24페이지 | 8,500원 | 등록일 2020.12.16

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머신러닝과 수율 영향인자 분석하기

): 수율 영향 요소들을 비슷한 특성을 가진 군집으로 그룹화하여 유사한 영향 요소를 식별할 수 있습니다. K-평균 군집화 (K-means clustering) 등의 기법이 활용될 수 있 ... 습니다.서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines): 데이터를 분류하거나 회귀하는 데 사용되며, 수율 분석에서도 적용될 수 있습니다.군집화 (Clustering ... (Principal Component Analysis)이나 t-SNE 등의 알고리즘이 사용될 수 있습니다.이외에도 다양한 머신러닝 기법이 존재하며, 실제 적용에는 데이터의 특성, 분석 목적

리포트 | 5페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.27

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미디어 레퍼토리를 이용한 스마트폰 애플리케이션 이용 패턴 유형 분석 (Mobile App Analytics using Media Repertoire Approach)

한국전자거래학회 권성은, 장서인, 황보현우

논문 | 22페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.17 | 수정일 2025.07.20

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[필기 합격] 빅데이터분석기사 필기 정리본

계산식연속형 변수 : 유클리드, 맨해튼, 민코프스키, 마할라노비스명목형 변수 : 단순일치계수, 자카드 계수순서형 변수 : 순위 상관 계수K-평균 군집 K-means c ... lustering 족보초기 값으로 K개의 군집 지정각 군의 평균을 계산하여 초기 값 갱신혼합 분포 군집 Mixed GaussianK개의 모수적 모형의 합으로 표현된다는 가정 하에 분석EM ... 수행 → 추가 비식별 → 활용최소한 K-익명성 방식으로 진행데이터 품질 검증 족보품질 요소정확성, 유효성, 완전성, 정합성, 유일성유용성, 적시성, 보안성, 안정성, 일관성데이터

시험자료 | 34페이지 | 5,000원 | 등록일 2022.03.08

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K-Means 군집모형과 계층적 군집(교차효율성 메트릭스에 의한 평균연결법, Ward법)모형 및 혼합모형을 이용한 컨테이너항만의 클러스터링 측정에 대한 실증적 비교 및 검증에 관한 연구 (An Empirical Comparison and Verification Study on the Containerports Clustering Measurement Using K-Means and Hierarchical Clustering(Average Linkage Method Using Cross-Efficiency Metrics, and Ward Me)

한국항만경제학회 박노경

논문 | 36페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.26 | 수정일 2025.05.14

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빅데이터 분석기사 필기 요약정리

중심연결법 와드연결법 k-means군집 = 전체 데이터를 k개의 군집으로 분할 k-means는 비계층적 군집, knn은 계층적 군집 DBSCAN = 밀도 기반 군집분석 (핵심 ... 를 사용해 빈발 아이템집합 판별한다. FP-Growth알고리즘 = FP-Tree 구조로 최소지지도를 만족하는 빈발 아이템 집합 추출 군집분석 = 관측치가 군집이 될 수 있는지 판단 ... = 독립된 두 집단의 중심 위치를 비교 크루스칼-왈리스 검정 = 세 개 이상 집단의 중앙값 비교 런 검정 = 추출된 표본이 패턴 없이 무작위인지 검정 군집분석 평가 방법 외부평가

시험자료 | 16페이지 | 3,800원 | 등록일 2022.03.29 | 수정일 2024.09.09

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2022 개정 교육과정에 따른 고등학교 『공통국어 1, 2』 교과서의 ‘읽기’ 영역 텍스트에 대한 이독성 양적 요인 분석 연구 - K-평균 군집 분석을 활용하여- (Study on the Quantitative Factors of Readability in the "Reading" Texts of High School Common Korean 1, 2 Textbooks under the 2022 Revised Curriculum -Using K-Means Clustering -)

한국어교육학회 김도형

논문 | 24페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.07 | 수정일 2025.06.10

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데이터마이닝 논문 한글로 요약(A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters)

알고리즘은 군집 내 유사성은 높고 군집끼리의 유사성은 낮은 n개의 객체 집합을 입력값으로 받은 k개의 군집으로 분해하는 방법이다. k-means방법이 큰 값의 데이터에 대한 민감 ... 도가 커서 그 문제를 줄이도록 k-medoids 방법은 군집에서 개체들의 평균 대신 군집을 대표하는 실제 개체를 선택하는 방법이다. Ng & Han이 개발한 CLARANS 방법은 k ... 개의 개체보다 의미있음)군집화 알고리즘의 기본유형으로 분할 알고리즘, 계층적 알고리즘으로 분류할 수 있다. 분할 알고리즘은 k개의 클러스터집합이 주어졌을 때 n개의 개체를 가진

논문 | 6페이지 | 3,000원 | 등록일 2021.07.04

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머신러닝 기초

있다.Noise points를 제거한다.나머지 points를 대상으로 밀도기반 cluster를 제공한다.K-means는 레이블이 없는 데이터들을 군집화하는 가장 간단한 비지도학습 ... 방법이 K-means 방법최적분리 군집 분석이라고도 함K-means 알고리즘 (k-means는 초기 군집 수 k의 값이 중요함, 반복하여 k값을 테스트할 필요가 있음)초기 군집 ... 중 하나다. K-means에서 다루는 레이블이 없는 데이터에서는 몇 개의 클러스터가 존재하는지 모르기 때문에 분류할 클러스터의 수를 미리 정한다. K-means에서의 K가 바로

리포트 | 13페이지 | 3,500원 | 등록일 2017.11.29

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알고리즘에 대해

다면 최근접 이웃 알고리즘은 클래스 경계를 식별하기 어렵습니다.[출처] 최근접 이웃 분류(k-NN)|작성자 JunK-means 알고리즘주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶 ... 을 수행합니다. 이 알고리즘은 EM 알고리즘을 이용한 클러스터링과 비슷한 구조를 가지고 있습니다. k-means 클러스터링 알고리즘은 클러스터링 방법 중 분할법에 속합니다. 분할법 ... 와의 거리의 제곱합을 비용 함수로 정하고, 이 함수값을 최소화하는 방향으로 각 데이터 오브젝트의 소속 그룹을 업데이트 해 줌으로써 클러스터링을 수행하게 됩니다. "k-means"에 대한

리포트 | 4페이지 | 1,500원 | 등록일 2020.08.25

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데이터마이닝 알고리즘 비교 분석

을 기반으로 한다. 분할 접근의 대표적인 알고리즘으로는 군집의 무게중심점을 대표값으로 분할하는 K-means 알고리즘과 군집 내 중심값과 가장 가까운 객체를 기준으로 대표점을 찾 ... 는 K-medoids 알고리즘을 들 수 있다.2-3-1. K-means 알고리즘K-means 알고리즘은 1967년 James Macqueen에 의해 개발되었으며 그의 저서 ‘Some ... -medoids 알고리즘은 K-means와 여러 측면에서 유사하다. 그러나 K-means가 임의의 좌표를 중심점으로 잡는 반면 K-medoids는 실제 점 하나를 중심점으로 잡아서 계산

리포트 | 12페이지 | 1,000원 | 등록일 2018.05.05

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모두의 인공지능 총요약본

화(clustering) : 비지도학습· 서로 유사한 것들끼리 덩어리로 묶은 것. 어떤 의미를 갖는 덩어리인지 모름.· 종류1) k-means 알고리즘- 덩어리 개수를 사람(사용자 ... )가 정해줌- 장점 : 빠르고 정확하게 군집화 / 단점 : 덩어리 개수를 모르며 개수를 정해 줘야함.- 원리 : ① k를 2라고 가정하고 임의로(randomly) 중심점(mean,평균 ... 링 (hierarchical clustering)- 최소 단위의 덩어리부터 최대 단위의 덩어리까지 모두 계산- 장점 : 모든 덩어리를 찾을 수 있음 / 단점 : 오래 걸림28. 추천 시스템

시험자료 | 5페이지 | 2,000원 | 등록일 2020.07.22 | 수정일 2023.01.17

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모두의 인공지능 10주차 정리

할 수 없다는 것이 특징예) ‘나비’라는 범주를 학습한 다음에 새로운 ‘나비’를 보고 나비임을 인식 → 나비라는 덩어리로 묶어냄(군집화)2) k-means 알고리즘- 가장 대표적인 ... ---------------------------♣ 2교시2. 군집화: 선생님 어디 가셨어요!- 선생님의 도움 없이(답이 없어) 자율적으로 실시하는 ‘비지도 학습’1) 군집화 c ... lustering설명) 각각의 그룹이 소속된 공간이 다를 수 있음(A,B/ C,D/ E,F)A와 B는 둘이 더 유사하다. A와B를 묶는 것을 ‘군집화’라고 한다.- 분류와 군집

시험자료 | 4페이지 | 1,500원 | 등록일 2020.05.29

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[2015 : 방통대 데이터마이닝] 출석대체 실습과제물 : R을 활용한 교재 문제 풀이

한다.> install.packages("cluster")> library(cluster)[R프로그램3-1] 군집분석에 필요한 패키지 설치군집화를 수행하기 위해 데이터프레임에서 도시 이름을 제외 ... =kmeans(crime2,initial,algorithm="MacQueen")>kmeans>table(crime[,1],kmeans$cluster)[R프로그램3-6]평균연결법의 결과 ... 를 이용한 K-평균 군집화[그림3-3]K-평균 군집화의 결과[그림3-3]은 평균연결법의 결과를 이용간 K-평균 군집화의 결과이다. 중심점은 (8.36, 22.36, 165.5, 168

방송통신대 | 11페이지 | 3,000원 | 등록일 2017.06.22

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2017 학년도 2학기 보건정보데이터분석 과제

용량의 데이터를 가지고 군집분석을 실시할 때에는 비계층적 군집분석 방법인 K-평균 군집분석을 사용한다.(2) Hierarchical clustering계층적 군집분석에는 가까운 ... lusteringK-평균 군집분석은 매퀸(1967)이 제안한 것으로 계층적 군집분석과 달리 분집수를 미리 정하고 분석을 실행한다. 계층적 군집분석은 관찰치의 수가 적은 경우에 적당하지만 대 ... 없다는 특징이 있다.(3) 모형에 근거한 군집(Model based clustering)모형기반 군집분석이란 각 군집의 자료가 특정 확률분포로부터 생성되었음을 가정하고 군집의 가능

방송통신대 | 9페이지 | 3,000원 | 등록일 2018.03.15

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[생산경영론 A+ 소논문 과제] 제 4차 산업혁명과 스마트 팩토리

되는데, 이것이 데이터 군집화(클러스터링)이다. 이 외에도 다양한 데이터마이닝 방법이 있지만, 대표적으로 사용하는 K-means clustering 기법에 대해 설명하고자 한다. K-평균 ... -means clustering 기법의 5-steps (박두순 외 5인, “빅 데이팅 컴퓨터 기술”)그림 7 태그 클라우드의 예시 - 경희대학교 KLAS (klas.khu.ac,kr ... 군집화 기법은 최적 분리 군집 방법의 하나이며, 대용량의 자료에서 군집을 발견하는데 효과적인 방법이다. 각 데이터들은 가까운 군집에 포함시켜 유사성을 찾는 방법이다.그림 6 K

논문 | 20페이지 | 3,000원 | 등록일 2021.01.04

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K-평균법을 이용한 고속도로 사고분석구간 분할기법 개발

한국도로학회 이기영, 장명순

논문 | 9페이지 | 4,000원 | 등록일 2016.04.02 | 수정일 2023.04.05

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[2014 : 방통대 보건정보데이터분석] Health Big data의 정의와 출연배경, 특징 / 상대위험도 / 반복측정분산분석(ANOVA)

-hierarchical) 기법은 N개의 구성인자를 M개의 클러스터로 분류하는 것이다. K-평균알고리즘(K-means algorithm)이 대표적인데, 여기서는 주어진 데이터를 k개의 클러스터 ... (nested clusters)가 만들어진다.군집분석은 주로 비정상적 요인을 탐지하는데 활용되는데, 보건의료 분야에서는 주로 약품 부작용을 검사하는 데에 활용된다.Ⅱ. 상대위험 ... 이동질성을 극대화하고, 서로 다른 그룹 간에는 그 차이(이질성)를 극대화 시키는 것을말한다.군집분석 기법의 대표적인 것으로는 두 가지가 있다. 첫째로 비계층적(non

방송통신대 | 12페이지 | 3,000원 | 등록일 2015.03.16

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마케팅조사론 군집분석 PPT

K-평균법(K-means)개체가 어느 한 군집에만 속하도록 하는 상호배반적 군집방법군집의 수를 미리 정하고, 각 개체가 어느 군집에 속하는지를 분석대량의 데이터의 군집분석에 유용 ... 로K-means 군집분석을 통해 분류된 군집을 선택하였다.재현성을 통해 검증한 다음 7개 대군집으로 Ward 방법을 이용하여 형성하였다. 각 군집의 평균프로화일을 보고 군집별 특징 ... 하게 이용11..PAGE:2112SPSS를 이용한 K-평균 군집분석Cluster Analysis군집의 수를 결정,옵션에서 어떠한 통계량을 낼 것인지 선택..PAGE:2213SPSS

리포트 | 37페이지 | 5,000원 | 등록일 2015.09.09

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혼합군집분석 기법을 이용한 도로 교통량의 첨두율 산정 (Calculation of the Peak-hour Ratio for Road Traffic Volumes using a Hybrid Clustering Technique)

대한교통학회 김형주, 장수은

논문 | 12페이지 | 4,100원 | 등록일 2015.03.25 | 수정일 2017.02.01

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